1.求出rdd中每一个元素（字符串对象）长度

好的，那么可以按照以下步骤创建RDD，并使用Spark代码实现求出RDD中每个字符串对象的长度：

1. 创建一个包含字符串的集合：

val strList = List("Hello", "World", "I", "am", "a", "string")

2. 使用SparkContext对象创建RDD：

val rdd = sc.parallelize(strList)

3. 使用map()函数对RDD中的每个元素进行操作，得到字符串的长度：

val lengthRdd = rdd.map(str => str.length)

4. 最后，可以使用collect()函数将结果收集到驱动程序中并打印出来：

lengthRdd.collect().foreach(println)

完整的代码如下：

val strList = List("Hello", "World", "I", "am", "a", "string")
val rdd = sc.parallelize(strList)
val lengthRdd = rdd.map(str => str.length)
lengthRdd.collect().foreach(println)

输出结果为：

5
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1
2
1
6

这就是使用Spark代码实现求出RDD中每个字符串对象的长度的方法。

相关问题

JavaRDD<LabeledPoint> parsedData = data.filter( //过滤一下，不读取空行 new Function<String, Boolean>(){ public Boolean call(String line){ if(line.length() > 0) return true; return false; } } ).map(//用map对每一行数据操作一下 new Function<String, LabeledPoint>() { public LabeledPoint call(String line) { return new LabeledPoint(Double.parseDouble(line.split(",")[0]), Vectors.dense(1, 3)); } } ); parsedData.cache(); //迭代次数 int numIterations = 50;

这段代码是使用 Spark 的 Java API 对数据进行处理，具体如下：

首先，定义一个 JavaRDD 对象 parsedData，该对象是对 data 进行过滤和转换后得到的结果。使用 filter 函数对 data 进行过滤，去掉长度为 0 的空行，使用 map 函数对每一行数据进行转换。在 map 函数中，使用 split 函数将每一行数据按逗号分隔，得到一个字符串数组。然后，使用 Double.parseDouble 函数将字符串数组的第一个元素转换为 double 类型，并使用 Vectors.dense 函数构造一个二维向量，向量的第一个元素为 1，第二个元素为 3。最后，将转换后的结果封装为一个 LabeledPoint 对象。

接着，使用 cache 函数将 parsedData 对象缓存，提高后续操作的效率。

最后，定义一个整数变量 numIterations，表示迭代次数为 50。

sparksql mapPartitions在java中如何使用？

在Java中使用Spark SQL的mapPartitions方法，可以按照如下方式进行：

1. 首先，你需要创建一个JavaSparkContext对象和SQLContext对象。这两个对象的创建方式如下：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MapPartitionsExample").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

2. 接下来，你需要创建一个JavaRDD对象。在这个例子中，我们创建一个包含四个元素的JavaRDD，每个元素都是一个字符串：

JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date"), 2);

3. 然后，你需要定义一个函数，该函数将应用于每个分区。在这个例子中，我们定义了一个函数，该函数将返回一个包含每个元素的长度的列表：

Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>> mapPartitionsFunc = new Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>>() {
    @Override
    public Iterator<Integer> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        while (iterator.hasNext()) {
            String s = iterator.next();
            list.add(s.length());
        }
        return list.iterator();
    }
};

4. 最后，我们将mapPartitions函数应用于JavaRDD对象，并收集结果：

JavaRDD<Integer> result = rdd.mapPartitions(mapPartitionsFunc);
List<Integer> resultList = result.collect();
for (Integer i : resultList) {
    System.out.println(i);
}

完整的Java代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

public class MapPartitionsExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MapPartitionsExample").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

        JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date"), 2);

        Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>> mapPartitionsFunc = new Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>>() {
            @Override
            public Iterator<Integer> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
                ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
                while (iterator.hasNext()) {
                    String s = iterator.next();
                    list.add(s.length());
                }
                return list.iterator();
            }
        };

        JavaRDD<Integer> result = rdd.mapPartitions(mapPartitionsFunc);
        List<Integer> resultList = result.collect();
        for (Integer i : resultList) {
            System.out.println(i);
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用mapPartitions方法将每个元素转换成一个整数，然后将结果打印到控制台。